실시간 의료 콜센터 자동화를 위한 Amazon Nova Sonic 적용 사례

클라우드 AI로 실현하는 실시간 의료 통화 자동화: Switchboard, MD의 Amazon Nova Sonic 적용 사례

의료 서비스 접점에서 이루어지는 통화는 환자의 상태와 치료 방향에 직결되므로, 실시간 정확한 기록은 매우 중요합니다. 자동화된 실시간 음성 전사는 간호사 및 상담원이 데이터를 수동으로 입력하는 번거로움 없이, 보다 집중적으로 환자와의 대화에만 몰두하게 하며, 이는 결국 환자의 서비스 경험과 진료 품질 향상으로 이어집니다. 오늘은 미국의 의료 AI 기업 Switchboard, MD가 Amazon Nova Sonic을 활용해 의료 콜센터에서 어떻게 고효율 실시간 음성 전사를 구현했는지 자세히 살펴보겠습니다.

Amazon Nova Sonic과 AWS 서비스들을 활용한 자동화의 핵심 구성요소 및 효과

Switchboard, MD는 월 2만 건 이상의 전화를 처리하면서 콜 대기 시간 75% 감소, 이탈률 59% 감소라는 놀라운 성과를 냈습니다. 하지만 초기에는 기존 음성 전사 방식이 속도 및 비용 측면에서 확장성을 갖추기 어려웠습니다. 이 문제를 해결하기 위해 Switchboard는 다양한 모델을 비교 분석하고, 다음과 같은 기준으로 최적 솔루션을 도출하였습니다.

• 높은 전사 정확도 (WER 4% 달성)
• 실시간 처리가 가능한 저지연성
• 80~90% 비용 절감
• 통합에 강점을 지닌 아키텍처 호환성

여기서 선택된 것은 Amazon의 고성능 음성 처리 엔진, Amazon Nova Sonic입니다. 기존 오픈소스 기반의 Whisper 모델과 달리, Nova Sonic은 AWS의 서버리스 인프라와 긴밀하게 통합되어 빠르게 배포할 수 있었으며, 의료 현장에서 요구되는 실시간성과 정확성을 동시에 만족시켜줬습니다.

아래 아키텍처 다이어그램은 Switchboard의 시스템 구성 요소들을 보여줍니다. Amazon Connect로 수집된 음성은 Amazon Kinesis Video Streams를 통해 스트리밍되고, 이후 AWS Lambda 함수가 이를 Amazon Nova Sonic과 실시간 양방향으로 연결합니다.

서버리스 기반의 실시간 자동화 배포: 신속한 확장과 유지보수 최소화

Switchboard의 전사 시스템은 전적으로 서버리스 환경에서 운영되며, 이는 필요한 만큼의 컴퓨팅 자원만을 사용하는 자동 확장 구조를 갖추고 있어 비용 절감과 부하 분산에 매우 유리합니다. 특히 Amazon Bedrock을 통한 Nova Sonic 통합은 Lambda 함수에서 Nova Sonic과의 양방향 스트리밍 API(InvokeModelWithBidirectionalStream)를 통해 구현되며, 이를 통해 발신자 및 수신자의 음성 데이터를 개별 전사 후 통합 처리할 수 있습니다.

AWS 아키텍처의 주요 활용점:

• Amazon Connect: 환자 및 상담원의 콜 오디오 수집
• Amazon Kinesis Video Streams: 실시간 미디어 스트리밍 처리
• AWS Lambda (컨테이너 기반): 스트리밍 노출지점 구축 및 전사 제어 로직 수행
• Amazon Nova Sonic: 고정확 실시간 음성 → 텍스트 변환 처리
• Amazon Bedrock API: Nova Sonic 모델 통합 및 설정 자동화

다음 다이어그램은 Switchboard가 실제 통화 데이터를 어떻게 처리하여 실시간 전사를 하는지를 보여줍니다.

운영 측면에서 서버리스 구조의 이점은 다음과 같습니다:

• 인프라 관리 불필요 → 의료 특화 기능 개발에 리소스 집중 가능
• 비용 절감 → 사용량 기반 과금으로 저부하 시 비용 최소화
• 고가용성 → AWS 자동 장애 조치 및 확장 덕분에 안정적 운영

Amazon Nova Sonic의 맞춤형 활용과 비용 최적화 기능

Nova Sonic은 전사 정확도를 유지하면서도 비용을 낮출 수 있도록 전사 중심 설정이 가능합니다. 예를 들어, 음성 출력이 필요 없는 환경에서는 출력 토큰(token)을 줄임으로써 처리 비용을 절감할 수 있으며, 이를 통해 장기적으로 지속 가능한 자동화가 가능해졌습니다.

특히 의료 환경에서는 환자의 증상 기록이나 상담 내용을 실시간으로 전사하고, 이를 전자 의무 기록(EMR)에 자동 등록할 수 있다는 점에서 EMR 연동과 자동화 설계에 큰 강점이 있었습니다. 이는 다른 의료 기관들이 참고할 수 있는 대표적인 AI 자동화 배포 가이드이기도 합니다.

결론: 환자 중심 진료 환경을 이끄는 AI 자동화 기술

Switchboard, MD의 사례는 고속, 고정확 전사가 환자 진료 및 커뮤니케이션 환경에 미치는 영향을 명확하게 보여줍니다. Nova Sonic과 Amazon Bedrock 기반의 서버리스 설계는 AI 자동화를 누구나 사용할 수 있도록 쉽게 만들며, 의료 인프라 혁신을 가능하게 합니다. 반복적인 데이터 입력 업무를 자동화하면서, 상담원이 본래의 환자 응대에만 집중할 수 있는 환경을 제공함으로써 진료 품질 또한 함께 높아졌습니다.

앞으로 의료 기업들이 유사한 자동화를 고민한다면, Switchboard의 사례를 참고해, Nova Sonic 도입 및 활용 방식에 대한 명확한 배포 가이드로 삼는 것을 추천드립니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-switchboard-md-automates-real-time-call-transcription-in-clinical-contact-centers-with-amazon-nova-sonic/